●目錄
前言
章 緒論 1
1.1 研究背景及意義 1
1.2 異常檢測的應用領域 3
1.3 視頻異常事件檢測中的關鍵問題 4
1.4 視頻異常事件檢測的研究現狀 5
1.5 本書主要研究內容和結構安排 7
1.5.1 本書主要研究內容 7
1.5.2 結構安排 10
參考文獻 10
第2章 視頻異常事件檢測相關方法介紹 14
2.1 視頻事件描述的相關方法介紹 15
2.1.1 目標級描述方法 15
2.1.2 像素級描述方法 16
2.2 異常事件檢測方法介紹 19
2.2.1 基於概率的異常事件檢測方法 20
2.2.2 基於距離的異常事件檢測方法 21
2.2.3 基於重構的異常事件檢測方法 22
2.2.4 基於域的異常事件檢測方法 23
2.3 本章小結 24
參考文獻 24
第3章 基於高階運動特征的視頻異常事件檢測 29
3.1 引言 29
3.2 一階運動特征提取 30
3.3 高階運動特征提取 31
3.4 局部與全局異常事件檢測 33
3.4.1 評價指標 33
3.4.2 局部異常事件檢測實驗結果與分析 34
3.4.3 全局異常事件檢測實驗結果與分析 43
3.4.4 基於視頻內容的特征融合方法 47
3.5 本章小結 49
參考文獻 49
第4章 基於顯著性的視頻異常事件檢測 51
4.1 引言 51
4.2 顯著性檢測簡介 51
4.2.1 顯著性檢測的研究意義 51
4.2.2 顯著性檢測的研究現狀 52
4.3 空域顯著性檢測 54
4.3.1 基於ERC-SLPP的空域顯著性檢測 54
4.3.2 基於IMMR的空域顯著性檢測 61
4.3.3 空域顯著性檢測實驗結果與分析 67
4.4 顯著性在異常事件檢測中的應用 78
4.4.1 空時顯著度圖構建 79
4.4.2 區域級模型的構建 80
4.4.3 視頻異常事件檢測實驗結果與分析 83
4.5 本章小結 89
參考文獻 89
第5章 基於約束稀疏表示的視頻異常事件檢測 94
5.1 引言 94
5.2 基於重構的異常檢測算法分析 94
5.3 運動特征提取 97
5.4 約束稀疏表示在異常事件檢測中的應用 98
5.4.1 模型構建 98
5.4.2 目標函數求解 100
5.4.3 收斂性分析 102
5.4.4 異常事件檢測 102
5.4.5 實驗結果與分析 103
5.5 本章小結 108
參考文獻 108
第6章 基於異常檢測的視頻認證與自恢復 110
6.1 引言 110
6.2 基於異常事件檢測的視頻認證 112
6.2.1 雙重水印嵌入 112
6.2.2 篡改定位與自恢復 116
6.3 視頻認證實驗結果與分析 119
6.3.1 視覺質量評估 119
6.3.2 無篡改情況下的恢復實驗 121
6.3.3 空域篡改實驗 122
6.3.4 時域篡改實驗 124
6.3.5 空時域篡改實驗 125
6.4 本章小結 126
參考文獻 126
第7章 總結與展望 129
7.1 本書工作總結 129
7.2 未來研究展望 131

本書針對智能視頻分析中的異常事件檢測及其在視頻安全認證領域的關鍵問題展開深入研究，旨在提高智能視頻分析繫統的效率和智能化水平。通過深入挖掘視頻內容的運動屬性，擴展人類視覺認知機制在視頻分析領域中的應用，探尋更有效的視頻事件表示與模型構建方法，提高視頻異常事件檢測的性能。此外，為了實現對視頻的安全保護，以異常事件檢測為基礎，對視頻認證和篡改恢復展開研究。

    章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    自數字地球概念提出以來，數字城市、數字社區、數字校園等概念大量湧現。隨著計算機技術的迅猛發展，數字化向智能化的轉變已經是發展的必然趨勢。作為智慧城市、智慧校園等采集數據的重要手段之一，視頻監控繫統無疑起著至關重要的作用，具有無法取代的地位［1］。隨著信息高速公路和計算機技術的高速發展，視頻監控繫統已經深入交通、城管、人防、衛生、環保、教育等各個領域，遍布人們日常生活的方方面面［2-5］。在交通路段、機場、銀行、商場、學校、居民區等公共場所，隨處安裝有攝像頭。這一隻隻“天眼”無時無刻不在監控著人們的生活環境，保障著社會治安和人民群眾的生命財產安全［6，7］。
   &等